JP2020502609A - センサデータから得られた物体の地図情報を使用した平滑化 - Google Patents

Abstract

本技術は、車両１００の認識システム１７２によって検出された物体の表現を生成することに関する。例えば、物体６９０に対応する一連のデータ点７９０は、認識システムから受信される。車線の形状および場所、ならびに車線に関する中央点の場所を識別する地図情報が、読み出される。中央点の代表点は、一連のデータ点に基づいて選択される。第１の位置は、代表点の場所に基づいて決定される。第２の位置は、一連のデータ点に基づいて決定される。第１の位置および第２の位置は、第１の位置と第２の位置との距離に基づいて、物体の表現に対する第３の位置を決定するために使用される。物体の表現は、第３の位置を使用して生成される。物体の表現は、車両１００のディスプレイ１５２上に表示される。【選択図】図９

Description

関連出願の相互参照
［0001］ 本出願は、２０１６年１１月１４日出願の米国特許出願第１５／３５０，４７３号の継続出願であり、同特許出願の開示内容は、参考により本明細書に組み込まれる。

［0002］ 人間の運転者を必要としない車両などの自律走行車両は、乗客または品物をある場所から別の場所へ輸送するのを支援するために使用され得る。そのような車両は、乗客が、ピックアップ場所または行き先場所などを初期入力し、車両自体がその場所まで操縦する、完全な自律モードで動作することができる。

［0003］ これらの車両は、その周囲の非常に詳細な地図に依拠し得る。これらの地図は、ナビゲーション（例えば、２つの場所の間をどのように進むかを決定する）ならびに位置確認（車両が一体どこにいるのかを決定する）の両方にとって重要となる。

［0004］ 地図に加えて、これらの車両は、通常、周囲にある物体を検出するために、さまざまな種類のセンサを備えている。例えば、自律走行車両は、レーザ、ソナー、レーダ、カメラ、および車両の周囲を走査して、そこからのデータを記録する他のデバイスを含み得る。１つまたは複数のこれらのデバイスからのセンサデータは、物体およびそれらのそれぞれの特性（位置、形状、進行方向、速度等）を検出するために使用され得る。これらの特性は、近い将来に物体が取り得る動作を予測するために使用され、車両がそれらの物体を避けるように制御するために使用され得る。したがって、検出、識別、および予測は、自律走行車両の安全な動作には重要な機能である。

［0005］ 本開示の態様は、車両の認識システムによって検出された物体の表現を生成するための方法を提供する。方法は、１つまたは複数のプロセッサによって、認識システムから一連のデータ点を受信することを含む。一連のデータ点の中のデータ点は、レーザセンサのレーザで掃引する間に検出された物体に対応している。方法は、１つまたは複数のプロセッサによって、車線の形状および場所、ならびに車線に関する中央点の場所を識別する地図情報を読み出すことと、１つまたは複数のプロセッサによって、一連のデータ点に基づいて中央点の代表点を選択することと、１つまたは複数のプロセッサによって、代表点の場所に基づいて第１の位置を決定することと、１つまたは複数のプロセッサによって、一連のデータ点に基づいて第２の位置を決定することと、１つまたは複数のプロセッサによって、第１の位置と第２の位置との距離に基づいて、物体の表現に対する第３の位置を決定するために、第１の位置および第２の位置を使用することと、１つまたは複数のプロセッサによって、第３の位置を使用して、物体の表現を生成することと、１つまたは複数のプロセッサによって、車両のディスプレイ上に物体の表現を表示することとをさらに含む。

［0006］ １つの例では、距離が、第１の距離であるとき、第１の位置が、第３の位置への第１の寄与を有し、距離が、第１の距離より大きい第２の距離であるとき、第２の位置が、第１の寄与より大きい、第３の位置への第２の寄与を有するように、第１の位置および第２の位置が、使用される。別の例では、地図情報は、車線に対する進行方向を識別する進行方向情報をさらに含み、さらに方法は、代表点と関連付けられる車線の進行方向に基づいて第１の方位を決定することと、一連のデータ点に基づいて第２の方位を決定することと、距離に基づいて物体の表現に対する第３の方位を決定するために、第１の方位および第２の方位を結合し、物体に関する表現が第３の位置を使用して生成されることとを含む。この例では、距離が、第１の距離であるとき、第１の方位が、第３の方位への第１の寄与を有し、距離が、第１の距離より大きい第２の距離であるとき、第２の方位が、第１の寄与より大きい、第３の位置への第２の寄与を有するように、第１の方位および第２の方位が、使用される。

［0007］ 別の例では、方法は、代表点と関連付けられる車線の幅に基づいて第１の幅を決定することと、一連のデータ点に基づいて第２の幅を決定することと、距離に基づいて物体の表現に対する第３の幅を決定するために、第１の幅および第２の幅を結合し、物体に関する表現が第３の幅を使用して生成されることとをさらに含む。この例では、距離が、第１の距離であるとき、第１の幅が、第３の幅への第１の寄与を有し、距離が、第１の距離より大きい第２の距離であるとき、第２の幅が、第１の寄与より大きい、第３の幅への第２の寄与を有するように、第１の幅および第２の幅が、結合される。

［0008］ 別の例では、方法は、一連のデータ点を受信する前に、レーザでの掃引より前の、レーザでの第１の掃引の間に検出された物体に対応する、以前の一連のデータ点を受信することと、以前の一連のデータ点に基づいて長さを決定することと、さらに長さに基づいた物体の表現を生成することとをさらに含む。この例では、長さは、レーザの観点から長さに対応する物体の辺の角度幅にさらに基づいて決定される。さらに、またはあるいは、長さは、角度幅が最小閾値の角度幅値より小さいかどうかに基づいてさらに決定される。

［0009］ 本開示の別の態様は、車両の認識システムによって検出された物体の表現を生成するためのシステムを提供する。システムは、認識システムから一連のデータ点を受信するように構成された１つまたは複数のプロセッサを含む。一連のデータ点の中のデータ点は、レーザセンサのレーザで掃引する間に検出された物体に対応している。１つまたは複数のプロセッサは、さらに、車線の形状および場所、ならびに車線に関する中央点の場所を識別する地図情報を読み出し、一連のデータ点に基づいて中央点の代表点を選択し、代表点の場所に基づいて第１の位置を決定し、一連のデータ点に基づいて第２の位置を決定し、第１の位置と第２の位置との距離に基づいて物体の表現に対する第３の位置を決定するために、第１の位置および第２の位置を使用し、第３の位置を使用して物体の表現を生成し、そして車両のディスプレイ上に物体の表現を表示するように構成される。

［0010］ １つの例では、システムは、車両をさらに含む。別の例では、距離が、第１の距離であるとき、第１の位置が、第３の位置への第１の寄与を有し、距離が、第１の距離より大きい第２の距離であるとき、第２の位置が、第１の寄与より大きい、第３の位置への第２の寄与を有するように、第１の位置および第２の位置が、使用される。別の例では、地図情報は、車線に対する進行方向を識別する進行方向情報をさらに含み、１つまたは複数のプロセッサは、代表点と関連付けられる車線の進行方向に基づいて第１の方位を決定し、一連のデータ点に基づいて第２の方位を決定し、そして距離に基づいて物体の表現に対する第３の方位を決定するために、第１の方位および第２の方位を結合し、物体に関する表現が第３の位置を使用して生成されるようにさらに構成される。この例では、距離が、第１の距離であるとき、第１の方位が、第３の方位への第１の寄与を有し、距離が、第１の距離より大きい第２の距離であるとき、第２の方位が、第１の寄与より大きい、第３の方位への第２の寄与を有するように、第１の方位および第２の方位が、使用される。

［0011］ 別の例では、１つまたは複数のプロセッサは、代表点と関連付けられる車線の幅に基づいて第１の幅を決定し、一連のデータ点に基づいて第２の幅を決定し、距離に基づいて物体の表現に対する第３の幅を決定するために、第１の幅および第２の幅を結合し、物体に関する表現が第３の幅を使用して生成されるようにさらに構成される。この例では、距離が、第１の距離であるとき、第１の幅が、第３の幅への第１の寄与を有し、距離が、第１の距離より大きい第２の距離であるとき、第２の幅が、第１の寄与より大きい、第３の幅への第２の寄与を有するように、第１の幅および第２の幅が、結合される。

［0012］ 本開示の別の態様は、車両の認識システムによって検出された物体の表現を生成するための方法を提供する。方法は、１つまたは複数のプロセッサによって、一連のデータ点の中のデータ点が、レーザセンサのレーザで掃引する間に検出された物体に対応している、一連のデータ点を認識システムから受信することと、一連のデータ点から物体の場所を決定することと、その場所に最も近い交通車線の中央点を識別するために、交通車線の中央点を識別する地図情報にアクセスすることと、識別された中央点と物体の場所との間の距離に基づいて物体の表現に対する場所を決定することと、１つまたは複数のプロセッサによって、物体の表現に対する場所に基づいて車両のディスプレイ上に物体の表現を表示することとを含む。

［0013］ １つの例では、地図情報は、車線に対する進行方向を識別する進行方向情報をさらに含み、方法は、一連のデータ点に基づいて物体の方位を決定することと、物体の方位、および識別された中央点と物体の場所との間の距離に基づいて、物体の表現に対する方位を決定することとをさらに含む。この例では、表現を表示することは、さらに、表現に対する方位に基づいている。

［0014］ 別の例では、方法は、一連のデータ点に基づいて物体の幅を決定することと、物体の幅、および識別された中央点と物体の場所との間の距離に基づいて、物体の表現に対する幅を決定することとをさらに含む。この例では、表現を表示することは、さらに、表現に対する幅に基づいている。

［0015］本開示の態様による例示的車両の機能図である。 ［0016］本開示の態様による地図情報の図である。 ［0016］本開示の態様による地図情報の図である。 ［0017］本開示の態様による車両の例示的外観図である。 ［0017］本開示の態様による車両の例示的外観図である。 ［0017］本開示の態様による車両の例示的外観図である。 ［0017］本開示の態様による車両の例示的外観図である。 ［0018］本開示の態様によるシステムの絵図である。 ［0019］本開示の態様による図４のシステムの機能図である。 ［0020］本開示の態様による車道の区分の図である。 ［0021］本開示の態様による車道およびデータの区分の図である。 ［0022］本開示の態様による車道およびデータの区分の図である。 ［0023］本開示の態様による車道およびデータの区分の図である。 ［0024］本開示の態様による車道およびデータの区分の図である。 ［0025］本開示の態様による車道およびデータの区分の図である。 ［0026］本開示の態様による車道の区分の図である。 ［0027］本開示の態様による車道の区分の図である。 ［0028］本開示の態様による車道の区分の図である。 ［0029］本開示の態様による流れ図である。

概要
［0030］ 本技術は、リアルタイムに収集されたセンサデータを使用して、車両の周囲で検出された物体の視覚的表現を生成することに関する。上記したように、検出、識別、および予測に加えて、どのような物体が車両のセンサによって検出されたのかという情報を乗客に提供することは、乗客が車両のセンサの機能性についての情報を保持し、乗客が安全であるいう感覚を維持するためには重要である。例えば、経時的に物体の表現を生成するために、ＬＩＤＡＲシステムのレーザによって生成されたデータ点群を使用するとき、表現が、「ぶれている」ように見えることがある。一例として、一つの一連のデータ点が、物体を横断するレーザの単一での掃引に対応している場合がある。この一連のデータ点は、その一連のデータ点から決定された値に対応するサイズ、形状、および方位を有する長方形などの、表示に対する物体の表現を生成するために使用され得る。経時的に、表現は、レーザでの新しい掃引から生成された新しい一連のデータ点から新しい表現を生成することによって更新される。しかしながら、センサデータが、リアルタイムに物体の表現を生成するために使用されるとき、センサデータに「忠実」になるほど、表現は、より非現実的になることがある。換言すれば、静止しているまたは滑らかに動いている物体を表わすのではなく、データ点群の中の点が、経時的に同じ場所に連続的に位置していないために、表現は、わずかに回転してずれているように見える。これは、レーザが、物体が位置付けられた領域を横断して掃引しているときに、物体、ＬＩＤＡＲシステムのレーザ、および／または車両が移動しているからであり得る。したがって、物体自体が完全に静止しているとき、または特定の方向に一定の速度で移動しているときでさえ、このずれおよび回転は、物体の位置、進行方向、および形状／サイズに影響を及ぼす可能性がある。物体（車両、歩行者、および自転車に乗る人など）は、実際にはこのようには動いていないので、そのような表現を見ることで、乗客を当惑させる可能性がある。

［0031］ ずれおよび回転を低減させることができるローパスフィルタなどの典型的な平滑化技術は、さらに、物体を非現実的に動かし得る。例えば、そのようなフィルタによって、物体が、間違った進行方向に、過度に大きいサイズもしくは形状で、または位置でさえ間違えたまま動いていることになる可能性がある。さらに、データ点上でそのような平滑化技術を行い、次いで車両を制御するために平滑化データを使用することは、データの精度がより低くなり、実際に、車両、乗客、および他の物体に危険を及ぼす可能性がある。

［0032］ レーザデータを使用して、物体のより現実的な表現を作成するために、物体の表現は、事前に記憶された地図情報を使用して、前述のずれおよび回転を低減させるために平滑化することができる。物体の表現を生成する前に、データ点を平滑化するために地図情報を使用するが、この平滑化したデータを車両の制御には使用しないことで、表現のずれおよび回転を、車両、乗客、または他の物体の安全を危険にさらすことなく、低減させることができる。

［0033］ 例えば、物体に対応する一連のデータ点は、車両のコンピューティングデバイスによって認識システムから受信され得る。地図情報は、一連のデータ点に関する基準点または基準線を識別するために使用され得る。物体に関するデータ点の基準点への近接性は、物体の表現を生成する前にデータ点を平滑化するために使用され得る。

［0034］ １つの例では、コンピューティングデバイスは、所与の物体に関する一連のデータ点に最も近い、地図情報の中央点（または線）を識別し得る。物体が、車線内に、または車線近くにいる場合、最も近い中央点は、車線内の中央点であり得る。物体が、駐車場内に、または駐車場近くにいる場合、最も近い中央点は、駐車場内の中央点であり得る。

［0035］ 次いで、この最も近い中央点は、一連のデータ点を平滑化するための基準点になり得る。地図情報で識別された、基準点および関連車線（または駐車場）情報は、一連のデータ点によって生成される表現の特性を調整するために、使用され得る。さらに、平均場所が、基準点に近いほど、より大きく調整され得る。これにより、同じ物体に対して経時的に生成された異なる表現が、よりいっそう滑らかに動いて見えるようになる。

［0036］ 基準点での車線または駐車場の幅は、表現の幅を決定するために使用され得る。一例として、第１の幅は、中央点の場所では車線（または駐車場）の実際の幅、車線（または駐車場）の平均幅、または車線（または駐車場）に関する平均幅値もしくはデフォルト幅値に設定され得る。

［0037］ 第１の幅は、一連のデータ点から決定された物体の第２の幅と結合され得る。例えば、この第２の幅は、レーザの観点から物体の最も広い幅であり得る。第１の幅および第２の幅は、平均場所の代表点への近接性に基づいて、結合してまとめることができる。この点に関して、平均場所が、代表点と等しいとき、第１の幅が、表現の幅に設定され得る。平均場所が、代表点からより遠いとき、平均場所が、代表点からとても遠いので、第２の幅が、表現の幅として設定されるまで、第２の幅が、幅に及ぼす影響がより大きくなり得る。
このことは、同じ物体に関して生成された表現の間で、サイズのずれを低減するまたは防ぐことができる。

［0038］ 表現の方位は、地図情報を使用して決定することができる。第１の方位は、基準点と関連付けられる車線の進行方向から決定することができる。第２の方位は、一連のデータ点から決定することができる。幅の例と同様に、第１の方位および第２の方位は、第１の方位と第２の方位との間の角度差に基づいて、結合してまとめることができる。この点に関して、第１の方位が第２の方位と同じとき、第１の方位が、表現の方位に設定され得る。平均場所が、代表点からより遠いとき、平均場所が、代表点からとても遠いので、第２の方位が、表現の方位として設定されるまで、第２の方位が、方位に及ぼす影響がより大きくなり得る。このことは、同じ物体に関して生成された表現の間で、大きな回転を低減するまたは防ぐことができる。

［0039］ 表現の位置は、地図情報を使用して決定することができる。第１の位置は、基準点の位置である可能性もある。第２の位置は、平均場所である可能性もある。幅および方位の例と同様に、第１の位置および第２の位置は、平均場所の代表点への近接性に基づいて表現の位置を決定するために、結合してまとめることができる。この点に関して、平均場所が代表点と同じとき、第１の位置が、表現の位置に設定され得る。平均場所が、代表点から遠いとき、平均場所が、代表点からとても遠いので、第２の位置が、表現の位置として設定されるまで、第２の位置が、位置に及ぼす影響がより大きくなり得る。このことは、同じ物体に関して生成された表現の間で、大きな横方向のずれを低減するまたは防ぐことができる。

［0040］ 本明細書に記載される特徴により、車両のコンピューティングシステムが、物体の現実的な表現をリアルタイムに生成することができる。検出した物体の中央車線または駐車場への近接性に基づいて、表現の幅、方位、および位置を生成することによって、上述した技術は、異なる一連のデータ点から経時的に生成された表現に対する滑らかな連続した動きを作り出し、コンピューティングデバイスが、表現上に多過ぎて影響を及ぼすようなデータ点または地図情報を有することを防ぐ。そのうえ、平滑化を表現の生成に限定することによって、コンピューティングデバイスが、可能な限り正確な情報を用いて車両を制御することができるようになる。
システム例

［0041］ 図１に示すように、本開示の１つの態様による車両１００は、さまざまな構成要素を含む。本開示の或る態様は、特定の種類の車両と関連して特に有用であるが、車両は、自動車、トラック、自動二輪車、バス、ＲＶ車等を含むがこれらに限定されることなく、どのような種類の車両であってもよい。車両は、１つまたは複数のプロセッサ１２０、メモリ１３０、および汎用コンピューティングデバイスの中に典型的に存在する他の構成要素を備えたコンピューティングデバイス１１０などの、１つまたは複数のコンピューティングデバイスを有し得る。

［0042］ メモリ１３０は、プロセッサ１２０によって実行され得る、または別な方法で使用され得る命令１３２およびデータ１３４を含む、１つまたは複数のプロセッサ１２０によってアクセス可能な情報を記憶する。メモリ１３０は、コンピューティングデバイス可読媒体、またはハードドライブ、メモリカード、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＤＶＤ、もしくは他の光ディスクなどの電子デバイスを用いて読み取ることができるデータを記憶する他の媒体、ならびに他の書込み可能メモリおよび読取り専用メモリを含む、プロセッサによってアクセス可能な情報を記憶することができるどのような種類のものであってもよい。システムおよび方法は、前述のものとは異なる組合せを含んでいてもよく、それによって、命令およびデータの異なる部分が、異なる種類の媒体上に記憶される。

［0043］ 命令１３２は、プロセッサによって直接的に（マシンコードなど）または間接的に（スクリプトなど）実行される命令のどのようなセットであってもよい。例えば、命令は、コンピューティングデバイス可読媒体上にコンピューティングデバイスコードとして記憶されてもよい。これに関して、用語「命令」および「プログラム」は、本明細書において置換可能に使用され得る。命令は、プロセッサによる直接処理用の、オブジェクトコードフォーマットで記憶されてもよい、または要求に応じて解釈される、または前もってコンパイルされる、独立ソースコードモジュールのスクリプトまたは集まりを含む、何らかの他のコンピューティングデバイス言語で記憶されてもよい。命令の機能、方法、およびルーチンは、以下でさらに詳細に説明される。

［0044］ データ１３４は、命令１３２に従ってプロセッサ１２０によって読み出される、記憶される、または修正され得る。例えば、請求項の主題は、どのような特定のデータ構造によっても限定されないが、データは、コンピューティングデバイスレジスタに、複数の異なるフィールドおよびレコード、ＸＭＬ文書、またはフラットファイルを有するテーブルとしてリレーショナルデータベースに記憶されてもよい。データは、さらに、どのようなコンピューティングデバイス可読フォーマットにフォーマット化されてもよい。

［0045］ １つまたは複数のプロセッサ１２０は、市販のＣＰＵなどのどのような従来型のプロセッサであってもよい。あるいは、１つまたは複数のプロセッサは、ＡＳＩＣまたは他のハードウェアベースプロセッサなどの専用デバイスであってもよい。図１は、コンピューティングデバイス１１０のプロセッサ、メモリ、および他の要素が同じブロックの中にあるように機能的に図示しているが、プロセッサ、コンピューティングデバイス、またはメモリは、実際には、同じ物理的筐体の中に格納されている場合もあり、または格納されていない場合もあるマルチプロセッサ、コンピューティングデバイス、またはメモリが含まれ得ることが、当業者には理解されよう。例えば、メモリは、コンピューティングデバイス１１０のものとは異なる筐体の中に位置付けられるハードドライブまたは他の記憶媒体であってもよい。したがって、プロセッサまたはコンピューティングデバイスへの言及は、プロセッサもしくはコンピューティングデバイスの集まり、または並行して動作する場合もある、または並行して動作しない場合もあるメモリへの言及を含むものと理解されたい。

［0046］ コンピューティングデバイス１１０は、上述したプロセッサおよびメモリ、ならびにユーザ入力装置１５０（例えばマウス、キーボード、タッチスクリーン、および／またはマイクロホン）、およびさまざまな電子ディスプレイ（例えば、スクリーンまたは情報を表示するように動作し得る何らかの他の電気装置を有するモニタ）などの、コンピューティングデバイスに関連して通常使用されるすべての構成要素を含んでいてもよい。この例では、車両は、情報または視聴覚経験を提供するために、内部電子ディスプレイ１５２ならびに１つまたは複数のスピーカ１５４を含む。この点に関して、内部電子ディスプレイ１５２は、車両１００の室内に位置付けられてもよく、車両１００内の乗客に情報を提供するために、コンピューティングデバイス１１０によって使用されてもよい。

［0047］ コンピューティングデバイス１１０は、以下に詳細に記載されるクライアントコンピューティングデバイスおよびサーバコンピューティングデバイスなどの他のコンピューティングデバイスとの通信を容易にするために、１つまたは複数の無線ネットワーク接続装置１５６をさらに含んでいてもよい。無線ネットワーク接続装置は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ ｌｏｗ ｅｎｅｒｇｙ（ＬＥ）、セルラ方式接続などの近距離通信プロトコル、ならびにインターネット、ワールドワイドウェブ、イントラネット、仮想プライベートネットワーク、広域ネットワーク、ローカルネットワーク、１つまたは複数の会社に所有権がある通信プロトコルを使用するプライベートネットワーク、イーサネット、ＷｉＦｉおよびＨＴＴＰ、および前述のもののさまざまな組合せを含むさまざまな構成およびプロトコルを含んでいてもよい。

［0048］ １つの例では、コンピューティングデバイス１１０は、車両１００の中に組み込まれる自律運転コンピューティングシステムであってもよい。自律運転コンピューティングシステムは、車両のさまざまな構成要素と通信することができる。例えば、図１に戻ると、コンピューティングデバイス１１０は、メモリ１３０の命令１３２に従って、車両１００の動き、速度等を制御するために、減速システム１６０、加速システム１６２、操向システム１６４、方向指示システム１６６、経路指定システム１６８、測位システム１７０、認識システム１７２、および動力システム１７４（例えば、ガソリンエンジンまたは電気エンジン）などの車両１００のさまざまなシステムと通信する。さらに、これらのシステムは、コンピューティングデバイス１１０の外部に示されているが、実際には、これらのシステムは、この場合も、車両１００を制御するための自律運転コンピューティングシステムとして、同様に、コンピューティングデバイス１１０の中に組み込まれていてもよい。

［0049］ 一例として、コンピューティングデバイス１１０は、車両の速度を制御するために、減速システム１６０および加速システム１６２と相互作用してもよい。同様に、操向システム１６４は、車両１００の方向を制御するために、コンピューティングデバイス１１０によって使用されてもよい。例えば、車両１００が、自動車またはトラックなど、道路上で使用するように構成される場合、操向システムは、車両の向きを変えるために車輪の角度を制御する構成要素を含む場合もある。方向指示システム１６６は、例えば、必要なときに、方向指示器または制動灯を点灯することによって他の運転者または車両に車両の意思を信号で伝えるために、コンピューティングデバイス１１０によって使用されてもよい。

［0050］ 経路指定システム１６８は、場所を決定してそこまでの経路を辿るために、コンピューティングデバイス１１０によって使用されてもよい。この点に関して、経路指定システム１６８および／またはデータ１３４は、詳細な地図情報、例えば、車道の形状および標高、車線境界線、車線および進行方向情報（進行方向または車線の方位を識別する）、交差点、横断歩道、制限速度、交通信号、建物、標識、リアルタイム交通情報、植生、または他のそのような物体および情報を識別する非常に詳細な地図を記憶し得る。換言すれば、この詳細な地図情報は、車道ならびにそうした車道に対する制限速度（法定制限速度）を含む、車両に予想される周囲のジオメトリを画定し得る。さらに、この地図情報は、認識システム１７２から受信したリアルタイム情報に関連して、所与の場所では、どの進行方向が、通行権を有しているのかを決定するために、コンピューティングデバイス１１０によって使用され得る、交通信号灯、一時停止標識、ゆずれの標識等などの、交通制御に関する情報を含み得る。

［0051］ 図２Ａおよび図２Ｂは、車線２１０、２１２、２１４、２１６、ならびに駐車場２３０に対する入口／出口区域２２０を含む車道の区分に関する地図情報の一例である。図２Ａを参照すると、地図情報は、車線マークまたは車線境界線２４０、２４２、中央区域２５０（車線２１０、２１２と車線２１４、２１６との間で異なる進行方向を隔てる）、および縁石２６０、２６２、２６４の形状、場所、および他の特性を識別する情報を含む。いくつかの例では、地図情報は、駐車場２８０、２８２、２８４、２８６、２８８などの駐車場の形状およびサイズを識別する情報さえも含み得る。図２Ａに示される特徴に加えて、図２Ｂに示すように、地図情報は、車線２１０、２１２、２１４、２１６ごとにそれぞれ、中央点または中央線２７０、２７２、２７４、２７６（多数の点で描かれた）の情報をさらに含み得る。車線と同様に、駐車場２８０、２８２、２８４、２８６、２８８のそれぞれは、中央点または中央線２９０、２９２、２９４、２９６、２９８を識別する情報と関連付けられ得る。

［0052］ 地図情報は、本明細書では、画像ベース地図として描写されているが、地図情報は、完全な画像ベース（例えばラスタ）である必要はない。例えば、地図情報は、１つまたは複数の道路グラフまたは道路、車線、交差点、およびこれらの特徴の間の接続などの、情報のグラフネットワークを含む場合がある。各特徴は、グラフデータとして記憶されてもよく、地理的場所などの情報と関連付けられてもよく、それが他の関連特徴にリンクされているか否かにかかわらず、例えば、一時停止標識は、道路および交差点等にリンクされている場合もある。いくつかの例では、関連データは、或る道路グラフ特徴の効率的な検索を可能にするために、道路グラフの格子ベース指標を含む場合もある。

［0053］ 測位システム１７０は、車両の地図上または地上での相対的位置または絶対的位置を決定するために、コンピューティングデバイス１１０によって使用され得る。例えば、デバイスの緯度、経度、および／または高度位置を決定するために、測位システム１７０は、ＧＰＳ受信機を含む場合がある。さらに、レーザベース位置確認システム、慣性支援ＧＰＳ、またはカメラベース位置確認などの他の位置確認システムが、車両の場所を識別するために使用されてもよい。車両の場所は、緯度、経度、および高度などの絶対的な地理的位置、ならびに多くの場合、絶対的な地理的位置より少ないノイズで決定され得る、車両のすぐ近くの周囲の他の自動車に対する場所などの相対的な位置情報を含んでいてもよい。

［0054］ 測位システム１７０は、車両の方向および速度、またはその変化を決定するために、加速度計、ジャイロスコープ、または別の方向／速度検出デバイスなどの、コンピューティングデバイス１１０と通信する他のデバイスをさらに含んでいてもよい。一例として挙げるに過ぎないが、加速デバイスは、重力方向またはそれに垂直な平面に対するピッチ、ヨー、またはロール（またはその変化）を決定することができる。デバイスは、速度の増減およびそのような変化の方向をさらに追跡することができる。本明細書に説明されるような場所および方位データのデバイスへの提供は、コンピューティングデバイス１１０、他のコンピューティングデバイス、および前述のものの組合せに自動的に提供され得る。

［0055］ 認識システム１７２は、他の車両、車道の障害物、交通信号、標識、樹木等などの車両外部の物体を検出するための１つまたは複数の構成要素をさらに含む。例えば、認識システム１７２は、ＬＩＤＡＲ（レーザ）、ソナー、レーダ、カメラなどのセンサ、および／またはコンピューティングデバイス１１０によって処理され得るデータを記録する何らかの他の検出デバイスを含む場合がある。車両が、自動車などの小型乗用車である場合には、自動車は、ルーフもしくは他の都合のよい場所に載置されたレーザまたは他のセンサを含んでいてもよい。例えば、車両の認識システムは、物体、および場所、方位、サイズ、形状、種類、動きの方向および速度等などのそれらの特性を検出するのに各種センサを使用することができる。センサからの未加工のデータおよび／または前述の特性は、コンピューティングデバイス１１０による処理のために、記述的機能またはベクトルに定量化するまたは配列することができる。以下でさらに詳細に検討されるように、コンピューティングデバイス１１０は、車両の場所を決定するために測位システム１７０を使用し、その場所に安全に到達する必要があるとき、物体を検出して反応するために、認識システム１７２を使用することができる。

［0056］ 図３Ａ〜図３Ｄは、車両１００の外観図の例である。見て分かるように、車両１００は、ヘッドライト３０２、フロントガラス３０３、テールライト／方向指示灯３０４、リアガラス３０５、ドア３０６、ドアミラー３０８、タイヤおよび車輪３１０、および方向指示灯／駐車灯３１２などの典型的な車両の多くの特徴を含む。ヘッドライト３０２、テールライト／方向指示灯３０４、および方向指示灯／駐車灯３１２は、方向指示システム１６６と関連付けられる場合がある。さらに、ライトバー３０７が、方向指示システム１６６と関連付けられる場合もある。

［0057］ 車両１００は、認識システム１７２のセンサをさらに含む。例えば、筐体３１４は、３６０度の視野またはより狭い視野を有する１つまたは複数のレーザデバイス、および１つまたは複数のカメラデバイスを含む場合がある。筐体３１６および３１８は、例えば、１つまたは複数のレーダデバイスおよび／またはソナーデバイスを含む場合もある。さらに、認識システム１７２のデバイスが、テールライト／方向指示灯３０４および／またはドアミラー３０８などの、典型的な車両構成要素の中に組み込まれている場合もある。これらのレーダデバイス、カメラデバイス、およびレーザデバイスのそれぞれは、認識システム１７２の一部としてこれらのデバイスからのデータを処理し、センサデータを、コンピューティングデバイス１１０に提供する処理構成要素と関連付けられ得る。

［0058］ データ１３４は、次の１０秒、またはそれより長い、またはそれより短い期間などの、時間の所定の期間の間の物体の将来の挙動を予測するために、さまざまな挙動−時間モデルを記憶し得る。１つの例では、挙動−時間モデルは、認識システム１７２から受信した物体、特に、道路ユーザの特性ならびに以下でさらに詳細に検討される追加的なコンテキスト情報を含む、別の道路ユーザに関するデータを使用し得る。一例として、認識システム１７２からのデータに含まれる場所、進行方向、速度、および他の特性を考えると、挙動−時間モデルは、物体が、所定の期間の間にどのような挙動を取り得るのかについての１つまたは複数の一連の予測、ならびに予測ごとに対応する可能性値を提供することができる。予測は、例えば、物体が、所定の期間に対応する将来のさまざまな時点での予想される将来の場所を画定する軌道を含む場合がある。可能性値は、どの予測が、（互いに比較して）より発生しそうなのかを示し得る。この点に関して、最大可能性値を有する予測は、最も発生する可能性があり得、他方で、可能性値がより低い予測は、発生する可能性が低くなり得る。

［0059］ したがって、挙動−時間モデルは、特定の道路ユーザが、特定の地平線上でまたは所定の期間（例えば１０秒）に何を行うであろうかという一連の考えられる仮説、および仮説ごとの相対的な可能性を生成するように構成され得る。これらのモデルは、その場所で観察された物体が、過去にどのような挙動をしたのかについてのデータ、直観力等を使用して、訓練することができ、さらに、車両、歩行者、自動二輪車、自転車に乗る人等などの特定の種類の物体に対して具体的に示すことができる。次いで、コンピューティングデバイス１１０は、車両の軌道と相互作用し、考慮する価値のある可能性が十分にある仮説について判断することができる。

［0060］ コンピューティングデバイス１１０は、さまざまな構成要素を制御することによって、車両の方向および速度を制御することができる。例えば、コンピューティングデバイス１１０は、詳細な地図情報からのデータ、認識システム１７２、および経路指定システム１６８を使用して、完全に自律して行き先場所まで車両をナビゲートすることができる。車両を操縦するために、コンピューティングデバイス１１０は、車両に、（例えば、加速システム１６２によって動力システム１７４またはエンジンに提供される燃料または他のエネルギを増やすことによって）加速させる、（例えば、エンジンに供給される燃料を減らす、ギヤを変更する、および／または減速システム１６０によってブレーキをかけることによって）減速させる、（例えば、操向システム１６４を用いて車両１００の前輪または後輪の向きを変えることによって）方向転換させる、および（例えば、方向指示システム１６６の方向指示器を点灯することによって）そのような変化の信号を送らせることができる。したがって、加速システム１６２および減速システム１６０は、車両のエンジンと車両の車輪との間のさまざまな構成要素を含む動力伝達系の部分であり得る。さらに、これらのシステムを制御することによって、コンピューティングデバイス１１０は、車両を自律的に操縦するために、車両の動力伝達系をさらに制御することができる。

［0061］ 車両１００の１つまたは複数のコンピューティングデバイス１１０は、さらに、他のコンピューティングデバイスにおよび他のコンピューティングデバイスから情報を送信または受信することができる。図４および図５はそれぞれ、複数のコンピューティングデバイス４１０、４２０、４３０、４４０、およびネットワーク４６０を介して接続される記憶システム４５０を含む例示的システム４００の絵図および機能図である。システム４００は、車両１００および車両１００と同様に構成され得る車両１００Ａをさらに含む。簡潔にするために、少数の車両およびコンピューティングデバイスだけが描写されているが、典型的なシステムは、かなり多数の車両およびコンピューティングデバイスを含む場合がある。

［0062］ 図４に示すように、コンピューティングデバイス４１０、４２０、４３０、４４０のそれぞれは、１つまたは複数のプロセッサ、メモリ、データ、および命令を含み得る。そのようなプロセッサ、メモリ、データ、および命令は、コンピューティングデバイス１１０の１つまたは複数のプロセッサ１２０、メモリ１３０、データ１３４、および命令１３２と同様に構成され得る。

［0063］ ネットワーク４６０および介在ノードは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ ＬＥなどの近距離通信プロトコル、インターネット、ワールドワイドウェブ、イントラネット、仮想プライベートネットワーク、広域ネットワーク、ローカルネットワーク、１つまたは複数の会社に所有権がある通信プロトコルを使用するプライベートネットワーク、イーサネット、ＷｉＦｉおよびＨＴＴＰおよび前述のもののさまざまな組合せを含むさまざまな構成およびプロトコルを含み得る。データを、モデムおよび無線インタフェースなどの、他のコンピューティングデバイスにおよび他のコンピューティングデバイスから伝送することができる何らかのデバイスによって、そのような通信は容易になり得る。

［0064］ １つの例では、１つまたは複数のコンピューティングデバイス４１０は、複数のコンピューティングデバイスを有するサーバ、例えば、他のコンピューティングデバイスからデータを受信して処理し、そこへ伝送するためのネットワークの異なるノードと情報を交換する負荷分散サーバファームを含む場合がある。例えば、１つまたは複数のコンピューティングデバイス４１０は、車両１００の１つまたは複数のコンピューティングデバイス１１０、または車両１００Ａの類似のコンピューティングデバイス、ならびにネットワーク４６０を介するクライアントコンピューティングデバイス４２０、４３０、４４０と通信することができる１つまたは複数のサーバコンピューティングデバイスを含む場合がある。例えば、車両１００および車両１００Ａは、サーバコンピューティングデバイスによってさまざまな場所へ派遣され得る車両の隊列の一部であり得る。この点に関して、車両の隊列は、車両のそれぞれの測位システムによって提供された位置情報をサーバコンピューティングデバイスに定期的に送ることができ、１つまたは複数のサーバコンピューティングデバイスは、車両の場所を追跡することができる。

［0065］ さらに、サーバコンピューティングデバイス４１０は、コンピューティングデバイス４２０、４３０、４４０のディスプレイ４２４、４３４、４４４などのディスプレイ上で、ユーザ４２２、４３２、４４２などのユーザに情報を伝送および提示するためにネットワーク４６０を使用することができる。この点に関して、コンピューティングデバイス４２０、４３０、４４０は、クライアントコンピューティングデバイスと見なされ得る。

［0066］ 図５に示すように、各クライアントコンピューティングデバイス４２０、４３０、４４０は、ユーザ４２２、４３２、４４２によって使用されるように意図されたパーソナルコンピューティングデバイスであってもよく、１つまたは複数のプロセッサ（例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）、データおよび命令を記憶しているメモリ（例えば、ＲＡＭおよび内蔵ハードドライブ）、ディスプレイ４２４、４３４、４４４などのディスプレイ（例えば、スクリーン、タッチスクリーンを有するモニタ、プロジェクタ、テレビジョン、または情報を表示するように動作可能である他のデバイス）、およびユーザ入力装置（例えばマウス、キーボード、タッチスクリーン、またはマイクロホン）を含む、パーソナルコンピューティングデバイスに関連して通常使用される構成要素を全て有していてもよい。クライアントコンピューティングデバイスは、ビデオストリームを録画するためのカメラ、スピーカ、ネットワークインターフェースデバイス、およびこれらの要素を相互に接続するために使用される構成要素の全てをさらに含んでいてもよい。

［0067］ クライアントコンピューティングデバイス４２０、４３０、および４４０はそれぞれ、標準サイズのパーソナルコンピューティングデバイスを備えている場合もあるが、それらは、インターネットなどのネットワークを通じてサーバと無線でデータをやりとりすることができるモバイルコンピューティングデバイスを代わりに備えていてもよい。一例として挙げるに過ぎないが、クライアントコンピューティングデバイス４２０は、携帯電話、またはインターネットまたは他のネットワークを介して情報を取得することができる、無線使用可能ＰＤＡ、タブレットＰＣ、ウェアラブルコンピューティングデバイスまたはシステム、ラップトップ、またはネットブックなどのデバイスであってよい。別の例では、クライアントコンピューティングデバイス４３０は、図４に示すような「スマートウォッチ」などの、ウェアラブルコンピューティングデバイスであってもよい。一例として、ユーザは、キーボード、キーパッド、多機能入力ボタン、マイクロホン、カメラまたは他のセンサを用いた視覚的信号（例えば、手または他のジェスチャ）、タッチスクリーン等を使用して、情報を入力することができる。

［0068］ いくつかの例では、クライアントコンピューティングデバイス４４０は、ユーザ４２２および４３２などのユーザにコンシェルジュサービスを提供するために、管理者によって使用されるコンシェルジュワークステーションであってもよい。例えば、以下でさらに詳細に説明されるように、ユーザ４４２は、車両１００および車両１００Ａの安全な動作およびユーザの安全を確実にするために、それぞれのクライアントコンピューティングデバイスまたは車両１００もしくは車両１００Ａを通して、ユーザと通話または音声接続を介して通信するのに、コンシェルジュワークステーション４４０を使用するコンシェルジュである場合がある。一つのコンシェルジュワークステーション４４０だけが、図４および図５には示されているが、そのようなワークステーションは、典型的なシステムの中にいくつ含まれていてもよい。

［0069］ 記憶システム４５０は、さまざまな種類の情報を記憶することができる。この情報は、本明細書に記載される特徴の一部または全てを行うために、１つまたは複数のサーバコンピューティングデバイス４１０などの、サーバコンピューティングデバイスによって読み出すこと、または他の方法でアクセスすることができる。例えば、情報は、１つまたは複数のサーバコンピューティングデバイスに対してユーザを識別するのに使用され得る証明書などのユーザーアカウント情報（例えば、従来の１要素認証ならびにランダム識別子、生体認証等などの多要素認証で典型的に使用される他の種類の証明書の場合のようなユーザ名およびパスワード）を含む場合がある。ユーザーアカウント情報は、ユーザ名などの個人情報、連絡先情報、ユーザのクライアントコンピューティングデバイス（または、複数のデバイスが同じユーザーアカウントで使用されている場合には複数のデバイス）の識別情報、ならびにユーザに対する１つまたは複数の一意の信号をさらに含む場合がある。

［0070］ メモリ１３０のように、記憶システム４５０は、ハードドライブ、メモリカード、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、書込み可能メモリおよび読取り専用メモリなどの、サーバコンピューティングデバイス４１０によってアクセス可能な情報を記憶することができる、どのような種類のコンピュータ化された記憶装置であってもよい。さらに、記憶システム４５０は、データが、同じまたは異なる地理的位置に物理的に設置され得る複数の異なる記憶デバイス上に記憶される分散型記憶システムを含む場合もある。記憶システム４５０は、図４に示すようにネットワーク４６０を介してコンピューティングデバイスに接続されてもよい、および／またはコンピューティングデバイス１１０、４１０、４２０、４３０、４４０等のいずれかに直接接続されても、または組み込まれていてもよい。方法例

［0071］ 上述され、図に例示された動作の他に、さまざまな動作をこれより説明する。以下の動作は、下記の順序に厳密にしたがって行われる必要はないことを理解されたい。それよりも、さまざまな段階は、異なる順序で、または同時に処理されることができ、さらに、段階は、追加されても、または省略されてもよい。

［0072］ １つの態様では、ユーザは、クライアントコンピューティングデバイスに車両を要請するためのアプリケーションをダウンロードすることができる。例えば、ユーザ４２２および４３２は、アプリケーションを、電子メール中のリンクを介して、ウェブサイトまたはアプリケーションストアから直接、クライアントコンピューティングデバイス４２０および４３０にダウンロードすることができる。例えば、クライアントコンピューティングデバイスは、ネットワーク上でアプリケーションの要求を、例えば１つまたは複数のサーバコンピューティングデバイス４１０に伝送し、それに応じて、アプリケーションを受信することができる。アプリケーションは、クライアントコンピューティングデバイスでローカルにインストールすることができる。

［0073］ 次いで、ユーザは、自身のクライアントコンピューティングデバイスを使用してアプリケーションにアクセスして、車両を要請することができる。一例として、ユーザ４３２などのユーザは、クライアントコンピューティングデバイス４３０を使用して、１つまたは複数のサーバコンピューティングデバイス４１０に車両の要請を送信することができる。要請は、ピックアップ場所もしくは区域、および／または行き先場所もしくは区域を識別する情報を含んでもよい。それに応じて、１つまたは複数のサーバコンピューティングデバイス４１０は、例えば利用可能性および場所に基づいて、車両を識別して、ピックアップ場所へ派遣することができる。この派遣は、車両をユーザ（および／またはユーザのクライアントコンピューティングデバイス）に割り当てるために、ユーザ（および／またはユーザのクライアントデバイス）、ピックアップ場所、および行き先場所もしくは区域を識別する情報を車両に送信することが含まれ得る。

［0074］ 車両１００が、車両を派遣する情報を受信すると、車両の１つまたは複数のコンピューティングデバイス１１０は、上述したさまざまな特徴を使用して、車両をピックアップ場所まで操縦することができる。ユーザ、ここでは乗客が、安全に車両内に入ると、コンピューティングデバイス１１０は、行き先場所までのルートに沿って自律的に車両を制御するのに必要なシステムを始動することができる。例えば、経路指定システム１６８は、データ１３４の地図情報を使用して、地図情報のひと続きの車線部分をたどる行き先場所までの通路または経路を決定することができる。次いで、コンピューティングデバイス１１０は、行き先に向かって経路に沿って、上記の通り車両を自律的に（または自律運転モードで）操縦することができる。

［0075］ 図６は、図２Ａおよび図２Ｂの地図情報で画定された車道の区分に対応する車道の区分の例示的図である。例えば、図６は、車線２１０、２１２、２１４、２１６に対応する車線６１０、６１２、６１４、６１６、ならびに駐車場２３０に対する入口／出口区域２２０に対応する駐車場６３０に対する入口／出口区域６２０を含む。図６は、車線境界線２４０、２４２に対応する車線境界線６４０、６４２、中央区域２５０に対応する中央区域６５０、および縁石２６０、２６２、２６４に対応する縁石６６０、６６２、６６４をさらに含む。この例では、車両１００は、駐車場６３０の入口／出口区域６２０に接近しながら、車線６１０を走行している。

［0076］ 車両が上記のように運転されるとき、認識システムは、車両の周囲で検出した物体に関する情報を、車両のコンピューティングデバイスに提供する。この点に関して、物体に対応する一連のデータ点が、認識システムから車両のコンピューティングデバイスによって受信され得る。例えば、車両１００が車両６９０に接近するとき、認識システム１７２は、センサを経由して、車両６９０を含む、車両１００の周囲区域についての情報を生成することができる。車両６９０に関して、この情報は、例えば、車両６９０の場所、方位、速度、形状等を含む場合がある。この情報は、認識システム１７２によって検出された物体の形状および場所を識別する離散値および／または未加工のセンサデータとして受信され得る。次に図７を見ると、一例として、認識システム１７２は、認識システムのレーザでの単一の走査または掃引の間に認識システム１７２によって検出された車両６９０の部分に対応する場所および強度情報を含むレーザデータ７９０（ここでは図６の例の上にオーバレイされている）を、コンピューティングデバイス１１０に提供する場合がある。一例として、単一の走査は、レーザの視野を通る１回の通過に対応し得る。

［0077］ 受信されたデータを使用することで、コンピューティングデバイスは、所与の物体に関する一連のデータ点に最も近い地図情報の車線の中央点（または線）を識別することができる。一例として、コンピューティングデバイス１１０は、車両周辺の区域における車線の形状および場所ならびに車線に対する中央点の場所を識別する地図情報を読み出すことができる。一連のデータ点の場所は、まとめて平均化され、この平均場所は、車線（または駐車場）に対する最も近い中央点を識別するために使用され得る。物体が車線内に、またはその近くにいる場合、最も近い中央点は、車線内の中央点であり得る。例えば、図８は、データ７９０ならびに（図６の車線６１０および６１２に対応する）車線２１０および車線２１２の部分を含む地図情報の部分の詳細図である。加えて、図８は、（車線２１０の）中央線２７０および（車線２１２の）中央線２７２のオーバレイを含む。ここでは、円８９０は、データ７９０に対応する物体（ここでは車両６９０）の平均場所または推定場所を表す。見て分かるように、円８９０は、地図情報の他のどの中央線よりも中央線２７０に最も近い。図８の部分の（データ７９０のない）詳細図である図８を参照すると、基準線９１０は、円８９０と中央線２７２との間の最短距離を表し、したがって、点９２０は、円８９０の場所に最も近い中央線２７０上の中央点を表している。言うまでもなく、物体が、駐車場内に、またはその近くにいる場合、最も近い中央点は、駐車場内の中央線上の中央点であり得る。

［0078］ この最も近い中央点は、次いで、表現を生成するために使用される一連のデータ点に対する基準点になり得る。これに関して、点９２０は、データ７９０を平滑化するための基準点の場所を表している。

［0079］ 上記したように、地図情報の中で識別される基準点および関連車線（または駐車場）情報は、一連のデータ点の特性を調整することによって、幅、方位、および位置などの表現の特性を生成するために使用することができる。加えて、平均場所が、基準点に近いほど、基準点は、表現の特性に対する調整または影響が大きくなり得る。したがって、調整は、円８９０および点９２０によって表される場所の間の距離、または基準線９１０の長さに基づいて行うことができる。このことにより、同じ物体に関して生成された経時的に異なる表現が、非常により滑らかに動くように見えるようになり得る。

［0080］ 基準点での車線または駐車場の幅は、表現に対する幅を決定するために使用することができる。この点に関して、コンピューティングデバイスは、物体が、車線の幅よりも車線を横切る幅が狭いと仮定することができる。一例として、第１の幅は、中央点の場所での車線（または駐車場）の実際の幅、車線（または駐車場）の平均幅、または１メートル未満（またはより長いまたはより短い）車線（または駐車場）に対する平均幅もしくはデフォルト幅値に設定される場合がある。図１０を参照すると、車線２１０の幅は、基準線１０１０の長さに対応した縁石２６２と車線境界線２８０との間の距離として決定することができる。したがって、基準線１０１０の長さは、第１の幅であり得る。この距離は、リアルタイムに決定される場合があり、または詳細な地図情報（利用可能な場合）から読み出される場合もある。

［0081］ 物体の第２の幅は、一連のデータ点から決定され得る。例えば、この第２の幅は、一連のデータ点を生成する車両の認識システムのセンサ、例えばＬＩＤＡＲまたはレーザの観点から、物体の最も広い幅であり得る。図８を参照すると、データ７９０の幅は、車両１００のレーザの観点から、データ点の間の最大距離になり得るので（図７を参照）、データ点８１０とデータ点８２０との間の距離、または基準線８３０の長さに対応し得る。したがって、この距離が、第２の幅になる。

［0082］ 第２の幅は、平均場所の代表点への近接性に基づいて、第１の幅および第２の幅を結合してまとめることで、表現の幅を決定するために「調整」され得る。一例として、第１の幅および第２の幅は、平均場所と代表点との間の距離と、最大距離値とに基づいて混合量を使用して、結合してまとめることができる。以下は、混合量を決定するための例示的等式である：ｍｉｘ＿ａｍｏｕｎｔ＝ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｔｏ＿ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ＿ｐｏｉｎｔ／ｍａｘｉｍｕｍ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｖａｌｕｅ、上式において、ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｔｏ＿ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ＿ｐｏｉｎｔは、平均場所と代表点との間の距離である。ｍａｘｉｍｕｍ＿ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｖａｌｕｅ、すなわち最大距離値は、中央点の場所での車線（または駐車場）の実際の幅の半分、車線（または駐車場）の平均幅の半分、または１メートル未満（またはより長いまたはより短い）車線（または駐車場）に対する平均幅もしくはデフォルト幅値の半分を表す値に対応することができる。

［0083］ 上記したように、混合量、第１の幅、および第２の幅は、表現の幅を決定するために、使用することができる。以下は、表現の幅を決定するための例示的等式である：ｗｉｄｔｈ＿ｏｆ＿ｔｈｅ＿ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ＝ｆｉｒｓｔ＿ｗｉｄｔｈ^＊（１−ｍｉｘ＿ａｍｏｕｎｔ）＋ｓｅｃｏｎｄ＿ｗｉｄｔｈ^＊ｍｉｘ＿ａｍｏｕｎｔ、上式において、ｆｉｒｓｔ＿ｗｉｄｔｈは、第１の幅であり、ｓｅｃｏｎｄ＿ｗｉｄｔｈは、第２の幅である。この点に関して、平均場所が、代表点と同じである（基準線９１０の長さがゼロである）とき、表現の幅は、第１の幅になる。平均場所と代表点との間の距離が増大するとき、混合値は、増大し、それによって、代表点までの距離が、最大距離値と等しくなるまで、第２の幅が表現の幅へ及ぼす影響が増大し、表現の幅は、第２の幅に設定される。この点に関して、代表点までの距離が、最大距離値の半分であるとき、第１の幅および第２の幅のそれぞれからの５０％の寄与が、表現の幅として設定されることになる。代表点までの距離が、最大距離値より大きい場合、後述するように、異なる車線に対する異なる、より近い代表点を、表現の幅を決定するために使用することができる、または表現の幅は、第２の幅に単純に設定することができる。

［0084］ 図１０の例を参照すると、表現の幅は、基準線８３０の長さに設定されている。平均場所が、代表点からより遠い（基準線９１０の長さがゼロより大きい）とき、第２の幅が、表現の幅に及ぼす影響がより大きくなり得る。したがって、平均場所が、代表点からとても遠い（基準線９１０の長さが最大距離値である、またはそれに近い）とき、第２の幅が、表現の幅として設定される。この点に関して、円８９０の場所が、中央線２７０から離れる方に移動するとき、基準線１０１０の長さは、幅の組合せに、ひいては、表現の幅に及ぼす影響がより大きくなることになる。円８９０の場所が、代表点から最大距離値にあるとき、第１の幅および第２の幅の組合せは、結果として第２の幅、または基準線１０１０の長さになる。したがって、基準線１０１０の長さが、表現の幅として設定されることになる。このようにして表現の幅を設定することで、同じ物体に対して生成された表現の間のサイズのずれを低減する、または防ぐことができる。

［0085］ 表現に対する方位は、地図情報、具体的には基準点の車線の進行方向を使用して、決定することができる。一例として、第１の方位は、基準点と関連付けられた車線の進行方向から決定することができる。図１０を参照すると、矢印１０２０は、詳細な地図情報の中に含まれるように車線２１０の方位を表し、したがって、車線６１０の方位に対応している。第２の方位は、短期間の間、同じ物体に対する一連の点を観察することによって、または物体のカメラ画像を分析することによって決定することができる。

［0086］ 幅の例のように、第２の方位は、平均場所の代表点への近接性、むしろ上述した例では基準線９１０の長さに基づいて、第１の方位および第２の方位を結合してまとめることで、表現の方位を決定するために「調整」され得る。一例として、第１の方位および第２の方位は、平均場所と代表点との間の距離と、最大距離値とに基づいて混合量を使用して、結合してまとめることができる。さらに、以下は、混合量を決定するための例示的等式である：ｍｉｘ＿ａｍｏｕｎｔ＝ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｔｏ＿ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ＿ｐｏｉｎｔ／ｍａｘｉｍｕｍ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｖａｌｕｅ。

［0087］ 上記したように、混合量、第１の方位、および第２の方位は、表現の方位を決定するために使用することができる。以下は、表現の方位を決定するための例示的等式である：ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ＿ｏｆ＿ｔｈｅ＿ｒｅｐｒｅｎｔａｔｉｏｎ＝ｆｉｒｓｔ＿ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ^＊（１−ｍｉｘ＿ａｍｏｕｎｔ）＋ｓｅｃｏｎｄ＿ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ^＊ｍｉｘ＿ａｍｏｕｎｔ、上式において、ｆｉｒｓｔ＿ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎは、第１の方位であり、ｓｅｃｏｎｄ＿ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎは、第２の方位である。この点に関して、平均場所が、代表点と同じであるとき、表現の方位は、第１の方位になる。平均場所と代表点との間の距離が増大するとき、混合値は、増大し、それによって、代表点までの距離が、最大距離値と等しくなるまで、第２の方位が表現の方位へ及ぼす影響が増大し、表現の方位が、第２の方位に設定される。この点に関して、代表点までの距離が、最大距離値の半分である時、第１の方位および第２の方位のそれぞれからの５０％の寄与が、表現の方位として設定されることになる。代表点までの距離が、最大距離値より大きい場合、後述するように、異なる車線に対する異なる、より近い代表点を、表現の方位を決定するために使用することができる、または表現の方位は、第２の方位に単純に設定することができる。このことは、同じ物体に関して生成された表現の間で、大きな回転を低減するまたは防ぐことができる。

［0088］ 加えて、表現の位置は、基準点を含む地図情報を使用して、決定することができる。一例として、第１の位置は、基準点の位置である可能性がある。第２の位置は、平均場所である可能性がある。幅および方位の例と同様に、第１の位置および第２の位置は、平均場所の代表点への近接性に基づいて、表現の位置を決定するために、結合してまとめることができる。一例として、第１の位置および第２の位置は、平均場所および代表点の間の距離と、最大距離値とに基づいて混合量を使用して、結合してまとめることができる。さらに、以下は、混合量を決定するための例示的等式である：ｍｉｘ＿ａｍｏｕｎｔ＝ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｔｏ＿ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ＿ｐｏｉｎｔ／ｍａｘｉｍｕｍ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｖａｌｕｅ。

［0089］ 上記したように、混合量、第１の位置、および第２の位置を使用して、表現の位置を決定することができる。以下は、表現の位置を決定するための例示的等式である：ｐｏｓｉｔｉｏｎ＿ｏｆ＿ｔｈｅ＿ｒｅｐｒｅｎｔａｔｉｏｎ＝ｆｉｒｓｔ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎ^＊（１−ｍｉｘ＿ａｍｏｕｎｔ）＋ｓｅｃｏｎｄ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎ^＊ｍｉｘ＿ａｍｏｕｎｔ、上式において、ｆｉｒｓｔ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎは、第１の位置であり、ｓｅｃｏｎｄ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎは、第２の位置である。この点に関して、平均場所が、代表点と同じであるとき、表現の位置は第１の位置になる。平均場所と代表点との間の距離が増大するとき、混合値は、増大し、それによって、代表点までの距離が、最大距離値と等しくなるまで、第２の位置が表現の位置へ及ぼす影響が増大し、表現の位置が、第２の位置に設定される。この点に関して、代表点までの距離が、最大距離値の半分である時、第１の位置および第２の位置のそれぞれからの５０％の寄与が、表現の位置として設定されることになる。代表点までの距離が、最大距離値より大きい場合、後述するように、異なる車線に対する異なる、より近い代表点を、表現の位置を決定するために使用することができる、または表現の位置は、第２の位置に単純に設定することができる。このことは、同じ物体に関して生成された表現の間で、大きな横方向のずれを低減するまたは防ぐことができる。

［0090］ 表現に関する特性が上記のように決定されると、表現は、車両の１人または複数の乗客に表示され得る。例えば、表現は、内部電子ディスプレイ１５２または別のディスプレイ上に表示される場合がある。さらに、これらの特性は、乗客への表示用に調整されるが、特性は、車両および乗客の安全のために、車両を操縦する目的で調整されるべきではない。

［0091］ 多くの場合、物体は、実際には、動いて車線または駐車場から外に出ることがある。この場合、上記したように、車線または駐車場に対する代表点が、物体の形状（長さ、幅等）、方位、および位置に及ぼす影響は、次第に少なくなる。言うまでもなく、物体の一連のデータ点の平均場所が、動いて別の中央点により近づくとき、この新しい中央点は、上記のように、表現を生成するための基準点になり得る。加えて、１つの車線に対する平均場所と中央点との間の距離が、最大距離値より大きくなる場合、その中央点は、代表点としてもはや使用され得ない。例えば、図１１は、車線２１０および２１２に沿って（１１１０から１１５０まで順々に）経時的に動いている物体に関する一連のデータ点の平均場所に対応する円１１１０、１１２０、１１３０、１１４０、１１５０を描写している車線２１０および２１２の図である。見て分かるように、円１１１０は、中央線２７０に近接している物体に対応している。円１１１０と円１１２０との間で、物体は、中央線２７０を越え、その後、円１１３０で示すように、車線境界線２４０に向かって動いている。平均場所が中央線２７０から離れて動くとき（円１１２０から円１１３０まで、最終的には円１１４０まで）、中央線２７０上の対応する基準点は、物体の表現の特性にそれほど影響を及ぼさないであろう。円１１４０では、中央線２７０と中央線２７２の中間で、対応する基準点は、特性には影響を及ぼさない。換言すれば、第２の幅、第２の方位、および第２の位置は、表現の幅、方位、および位置として設定され得る、というより、そうした特性は、（上記のように）円ごとに一連のデータ点から決定された特性に単純に対応することができる。この点に関して、異なる車線間での表現の移行は、はるかに滑らかに見えるようになる。さらに上記したように、円１１４０および１１５０のように、物体が動いて中央線２７２に近づくほど、中央線２７２上の対応する基準点が基準点の特性に及ぼす影響は、大きくなる。

［0092］ 地図情報が、上述した中央点または車線情報を含まない場合には、表現に対する幅、方位、および位置値は、上記のように一連のデータ点から決定され得る。

［0093］ いくつかの例では、表現は、以前に観察された情報に基づいて生成されることもできる。例えば、表現の長さまたは幅は、以前の一連のデータ点の、以前に決定された長さまたは幅から決定することができる。一例として、バスまたはトレーラトラクタなどの大型の物体の長さは、物体の方位（実際には、第２の方位または一連のデータ点から決定された方位）と物体との間の相対的な位置が変化するために、ずれているように見えることがある。換言すれば、車両が、物体のすぐ後にいて、物体の後端部だけを見ているとき、一連のデータ点は、物体の隣辺からのデータ点を、あったとしても、わずかしか含まない。したがって、物体は、それが、バスまたはトレーラトラクタなどの非常に長い物体であっても、非常に短い物体であるように見える可能性がある。車両の方位が変わる、または物体が向きを変えるとき、車両の方位と物体の後端部との間の角度は、増大し、一連のデータ点は、物体の隣辺からのより多くの点を含むことができ、したがって、物体の長さについてのより多くの情報を提供する。同様に、車両と物体との間の角度が減少するとき、一連のデータ点は、物体の隣辺からのより少ない点を含むことになる。これにより、物体の表現が、短期間の間に、サイズが変化して見えるようなり、したがって、車両のコンピューティングデバイスが、物体をバスまたはトレーラトラクタとして完全に検出していない、または識別していないという印象を乗客に与える可能性がある。

［0094］ 以前の一連のデータ点からの、以前の長さまたは幅の寸法を表現の長さまたは幅として使用することにより、上記のように表現の長さまたは幅が、劇的に変化する可能性を低減することができる。

［0095］ 以前の一連のデータ点の中の、以前の長さまたは幅の寸法を使用するどうかは、現在の一連のデータ点の長さまたは幅が「信頼できる」かどうかに基づき得る。物体の辺に関するデータ点の数が比較的少ない（すなわち、閾値を満たさない）、または辺の角度幅（車両のレーザまたは進行方向と辺との間の角度）が、最小閾値を満たさない物体の辺の長さまたは幅の寸法は、「信頼できる」とはなり得ない。この点に関して、コンピューティングデバイス１００は、一連のデータ点から、物体の長さまたは幅の角度幅を決定することができる。一連のデータ点の中の物体の長さの角度幅が、１度未満、それより大きい、もしくは小さい、またはゼロなどの、最小閾値を満たさない場合、幅は、「信頼できる」値であり得ない。これに関して、以前の「信頼できる」幅は、表現の幅として使用することができる。同様に、一連のデータ点の中の物体の長さの角度幅が、１度以上、またはそれより大きい、もしくは小さいなどの、最小閾値より大きい場合、長さは、「信頼できる」値であり得る。これに関して、「信頼できる」長さは、表現の幅として使用することができる。言うまでもなく、物体の幅に関しても、同じことが言える。

［0096］ そのうえ、（現在の一連のデータ点の中の）物体の現在の幅が、「信頼できる」ものではない場合には、以前の「信頼できる」幅が、第１の幅として設定され得る。この点に関して、表現の幅は、上記のように、この（第１の幅としての）以前の幅および第２の幅の組合せに基づいて決定することができる。

［0097］ 例えば、図１２を見ると、バス１２００は、駐車場６３０に対する入口／出口区域６２０から車線６１０に出ようとしている。この例では、認識システムのレーザによって生成されたバスに対する一連のデータ点は、長辺１２１０および短辺１２１２の両方を含む。したがって、この時点では、長辺１２１０および短辺１２１２の両方に関する角度幅は、比較的大きい（すなわち１度より大きい）。したがって、一連のデータ点の長さおよび幅が「信頼できる」ことになるので、表現の長さおよび幅は、一連のデータ点の長さおよび幅に設定することができる。

［0098］ 図１３では、バス１２００は、車線６１０にさらに進んでおり、短辺１２１２とレーザとの間の角度は減少しているが、長辺１２１０および短辺１２１２は両方共に、車両のレーザにとって依然として可視的である。したがって、この時点では、長辺１２１０および短辺１２１２両方での角度幅は、比較的大きい（すなわち１度より大きい）。したがって、一連のデータ点の長さおよび幅が「信頼できる」ことになるので、表現の長さおよび幅は、一連のデータ点の長さおよび幅に設定することができる。

［0099］ 図１４では、バス１２００は、車線６１０に完全に入っている。この時点では、長辺側１２１０の角度幅は、ほぼゼロに近い。したがって、たとえあったとしても、長辺１２１０に対応する一連のデータ点の中のデータ点は、ごくわずかである。よって、図１４の長辺１２１０の長さは、「信頼できる」ものではないことになる。その関連で、図１４の例から生成された一連のデータ点に基づいて生成された表現は、バスより大幅に短い物体であるように見えることになる。この例では、両方とも「信頼できる」ものであった、図１３の例の時、または図１２の例の時に生成された一連のデータ点から決定されたバス１２１０の長さは、図１４の例ではベースとなる表現を生成するために使用され得る。したがって、物体の表現の長さは、車両の乗客にとっては、経時的により一貫性を有しているように見える。

［0100］ 図１５は、車両の認識システムによって検出された物体の表現を生成するために、それに従って、車両１００のコンピューティングデバイス１１０などの、車両の１つまたは複数のコンピューティングデバイスの１つまたは複数のプロセッサによって行われることができる例示的流れ図１５００である。この例では、ブロック１５１０では、一連のデータ点が、認識システムから受信される。データ点は、レーザセンサのレーザでの掃引の間に検出された物体に対応している。ブロック１５２０では、車線の形状および場所、ならびに車線に対する中央点の場所を識別する地図情報が、読み出される。ブロック１５３０では、中央点の代表点が、一連のデータ点に基づいて選択される。ブロック１５４０では、第１の位置が、代表点の場所に基づいて決定される。ブロック１５５０では、第２の位置が、一連のデータ点に基づいて決定される。ブロック１５６０では、第１の位置と第２の位置との距離に基づいて物体の表現に対する第３の位置を決定するために、第１の位置および第２の位置が、使用される。ブロック１５７０では、物体の表現が、第３の位置を使用して生成される。ブロック１５８０では、物体の表現が、車両のディスプレイ上に表示される。

［0101］ 特に明記しない限り、前述の代替例は、相互排除的ではないが、一意的な利点を実現するために、さまざまに組み合せて実装することができる。上述した特徴のこれらの変型例および組合せ、および他の変型例および組合せは、特許請求の範囲によって画定される主題を逸脱しないかぎり、利用することができるので、実施形態についての前述の説明は、特許請求の範囲によって画定される主題を限定するものとしてではなく、例証として見なされなければならない。加えて、本明細書に記載された例、ならびに「などの」、「含む」、および同種のもののように言い表す句が提示されているが、特許請求の範囲の主題を具体的な例に限定するものとして解釈されてはならず、むしろ、それらの例は、多くの可能な実施形態の１つを例示することを目的としているにすぎない。さらに、異なる図面の中の同じ参照番号は、同じまたは類似の要素を識別することができる。
産業用適用性

［0102］ 本明細書に記載される技術は、例えば、自律走行車両、およびリアルタイムに収集されたセンサデータを使用して、車両の周囲で検出された物体の視覚的表現を生成することの分野などで、広範囲にわたる産業上の適用性を享受するものである。

Claims (20)

1. 車両の認識システムによって検出された物体の表現を生成するための方法であって、
   １つまたは複数のプロセッサによって、一連のデータ点の中のデータ点が、レーザセンサのレーザで掃引する間に検出された物体に対応している、前記一連のデータ点を前記認識システムから受信することと、
   前記１つまたは複数のプロセッサによって、車線の形状および場所、ならびに前記車線に関する中央点の場所を識別する地図情報を読み出すことと、
   前記１つまたは複数のプロセッサによって、前記一連のデータ点に基づいて前記中央点の代表点を選択することと、
   前記１つまたは複数のプロセッサによって、前記代表点の前記場所に基づいて第１の位置を決定することと、
   前記１つまたは複数のプロセッサによって、前記一連のデータ点に基づいて第２の位置を決定することと、
   前記１つまたは複数のプロセッサによって、前記第１の位置と前記第２の位置との距離に基づいて、前記物体の前記表現に対する第３の位置を決定するために、前記第１の位置および前記第２の位置を使用することと、
   前記１つまたは複数のプロセッサによって、前記第３の位置を使用して、前記物体の前記表現を生成することと、
   前記１つまたは複数のプロセッサによって、前記車両のディスプレイ上に前記物体の前記表現を表示することと
   を含む方法。
2. 前記距離が、第１の距離であるとき、前記第１の位置が、前記第３の位置への第１の寄与を有し、前記距離が、前記第１の距離より大きい第２の距離であるとき、前記第２の位置が、前記第１の寄与より大きい、前記第３の位置への第２の寄与を有するように、前記第１の位置および前記第２の位置が使用される、請求項１に記載の方法。
3. 前記地図情報が、前記車線に対する進行方向を識別する進行方向情報をさらに含み、
   前記代表点と関連付けられる前記車線の前記進行方向に基づいて第１の方位を決定することと、
   前記一連のデータ点に基づいて第２の方位を決定することと、
   前記距離に基づいて前記物体の前記表現に対する第３の方位を決定するために、前記第１の方位および前記第２の方位を結合し、前記物体に関する前記表現が前記第３の位置を使用して生成されることと
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記距離が、第１の距離であるとき、前記第１の方位が、前記第３の方位への第１の寄与を有し、前記距離が、前記第１の距離より大きい第２の距離であるとき、前記第２の方位が、前記第１の寄与より大きい、前記第３の位置への第２の寄与を有するように、前記第１の方位および前記第２の方位が、使用される、請求項３に記載の方法。
5. 前記代表点と関連付けられる前記車線の幅に基づいて第１の幅を決定することと、
   前記一連のデータ点に基づいて第２の幅を決定することと、
   前記距離に基づいて前記物体の前記表現に対する第３の幅を決定するために、前記第１の幅および前記第２の幅を結合し、前記物体に関する前記表現が、前記第３の幅を使用して生成されることと
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記距離が、第１の距離であるとき、前記第１の幅が、前記第３の幅への第１の寄与を有し、前記距離が、前記第１の距離より大きい第２の距離であるとき、前記第２の幅が、前記第１の寄与より大きい、前記第３の幅への第２の寄与を有するように、前記第１の幅および前記第２の幅が、結合される、請求項５に記載の方法。
7. 前記一連のデータ点を受信する前に、前記レーザでの前記掃引より前の、前記レーザでの第１の掃引の間に検出された前記物体に対応する、以前の一連のデータ点を受信することと、
   前記以前の一連のデータ点に基づいて長さを決定することと、
   前記物体の前記表現が、前記長さにさらに基づいて生成されることと
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記長さが、さらに、前記レーザの観点から前記長さに対応する前記物体の辺の角度幅に基づいて決定される、請求項７に記載の方法。
9. 前記長さが、さらに、前記角度幅が最小閾値の角度幅値より小さいかどうかに基づいて決定される、請求項８に記載の方法。
10. 車両の認識システムによって検出された物体の表現を生成するためのシステムであって、
    一連のデータ点の中のデータ点が、レーザセンサのレーザで掃引する間に検出された物体に対応している、前記一連のデータ点を前記認識システムから受信し、
    車線の形状および場所、ならびに前記車線に関する中央点の場所を識別する地図情報を読み出し、
    前記一連のデータ点に基づいて前記中央点の代表点を選択し、
    前記代表点の前記場所に基づいて第１の位置を決定し、
    前記一連のデータ点に基づいて第２の位置を決定し、
    前記第１の位置と前記第２の位置との距離に基づいて前記物体の前記表現に対する第３の位置を決定するために、前記第１の位置および前記第２の位置を使用し、
    前記第３の位置を使用して前記物体の前記表現を生成し、そして
    前記車両のディスプレイ上に前記物体の前記表現を表示する
    ように構成される１つまたは複数のプロセッサ
    を含むシステム。
11. 前記車両をさらに含む、請求項１０に記載のシステム。
12. 前記距離が、第１の距離であるとき、前記第１の位置が、前記第３の位置への第１の寄与を有し、前記距離が、前記第１の距離より大きい第２の距離であるとき、前記第２の位置が、前記第１の寄与より大きい、前記第３の位置への第２の寄与を有するように、前記第１の位置および前記第２の位置が、使用される、請求項１０に記載のシステム。
13. 前記地図情報が、前記車線に対する進行方向を識別する進行方向情報をさらに含み、前記１つまたは複数のプロセッサが、
    前記代表点と関連付けられる前記車線の前記進行方向に基づいて第１の方位を決定し、
    前記一連のデータ点に基づいて第２の方位を決定し、そして
    前記距離に基づいて前記物体の前記表現に対する第３の方位を決定するために、前記第１の方位および前記第２の方位を結合し、前記物体に関する前記表現が、前記第３の位置を使用して生成される
    ようにさらに構成される、請求項１０に記載のシステム。
14. 前記距離が、第１の距離であるとき、前記第１の方位が、前記第３の方位への第１の寄与を有し、前記距離が、前記第１の距離より大きい第２の距離であるとき、前記第２の方位が、前記第１の寄与より大きい、前記第３の方位への第２の寄与を有するように、前記第１の方位および前記第２の方位が、使用される、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記１つまたは複数のプロセッサが、
    前記代表点と関連付けられる前記車線の幅に基づいて第１の幅を決定し、
    前記一連のデータ点に基づいて第２の幅を決定し、
    前記距離に基づいて前記物体の前記表現に対する第３の幅を決定するために、前記第１の幅および前記第２の幅を結合し、前記物体に関する前記表現が、前記第３の幅を使用して生成される
    ようにさらに構成される、請求項１０に記載のシステム。
16. 前記距離が、第１の距離であるとき、前記第１の幅が、前記第３の幅への第１の寄与を有し、前記距離が、前記第１の距離より大きい第２の距離であるとき、前記第２の幅が、前記第１の寄与より大きい、前記第３の幅への第２の寄与を有するように、前記第１の幅および前記第２の幅が、結合される、請求項１５に記載のシステム。
17. 前記１つまたは複数のプロセッサが、
    前記一連のデータ点を受信する前に、前記レーザでの前記掃引より前の、前記レーザでの第１の掃引の間に検出された前記物体に対応する、以前の一連のデータ点を受信し、
    前記以前の一連のデータ点に基づいて長さを決定し、
    前記物体の前記表現が、前記長さにさらに基づいて生成される
    ようにさらに構成される、請求項１０に記載のシステム。
18. 車両の認識システムによって検出された物体の表現を生成するための方法であって、
    １つまたは複数のプロセッサによって、一連のデータ点の中のデータ点が、レーザセンサのレーザで掃引する前に検出された物体に対応している、前記一連のデータ点を前記認識システムから受信することと、
    前記一連のデータ点から前記物体の場所を決定することと、
    前記場所に最も近い交通車線の中央点を識別するために、交通車線の中央点を識別する地図情報にアクセスすることと、
    前記識別された中央点と前記物体の前記場所との間の距離に基づいて前記物体の前記表現に対する場所を決定することと、
    前記１つまたは複数のプロセッサによって、前記物体の前記表現に対する前記場所に基づいて前記車両のディスプレイ上に前記物体の前記表現を表示することと
    を含む方法。
19. 前記地図情報が、前記車線に対する進行方向を識別する進行方向情報をさらに含み、
    前記一連のデータ点に基づいて前記物体の方位を決定することと、
    前記物体の前記方位、および前記識別された中央点と前記物体の前記場所との間の前記距離に基づいて、前記物体の前記表現に対する方位を決定することと
    をさらに含み、
    前記表現を表示することが、さらに、前記表現に対する前記方位に基づいている、請求項１８に記載の方法。
20. 前記一連のデータ点に基づいて前記物体の幅を決定することと、
    前記物体の前記幅、および前記識別された中央点と前記物体の前記場所との間の前記距離に基づいて、前記物体の前記表現に対する幅を決定することと
    をさらに含み、
    前記表現を表示することが、さらに、前記表現に対する前記幅に基づいている、請求項１８に記載の方法。

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